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Bei Novozymes gibt es eine Weiterentwicklung dessen, was es bedeutet, Wissenschaft zu betreiben
Wie die Aktivierung von Unternehmensstatistiken angesichts eines sich verändernden Planeten zu besser reproduzierbarer Forschung und größerer Wirkung führte
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Herausforderung: Die sich beschleunigenden Auswirkungen des Klimawandels erfordern nun einen grundlegenden Wandel hin zu wissenschaftlichen Lösungen, die sowohl wesentlich innovativer sind als je zuvor – und schneller verfügbar sind. Mit kreativen, wissenschaftlich begabten Führungskräften an der Spitze antwortet Novozymes auf diese wachsende Herausforderung, indem es die schwierigen Schritte unternimmt, um eine vollständig statistisch fähige globale Organisation zu werden.
Lösung: Über die bloße Lizenzierung neuer Tools hinaus ging Novozymes eine Partnerschaft mit JMP® ein, um Wissenschaftlern die Plattform, Schulung und Unterstützung zu bieten, die sie für den effektiven Einsatz statistischer Methoden in ihrer wissenschaftlichen Praxis benötigen. Um nur ein Beispiel zu nennen: Dank der Kombination aus hochrangiger wissenschaftlicher Expertise des Unternehmens und einer Reihe von JMP-Funktionalitäten gelang es Novozymes, innerhalb weniger Jahre vom „Nullpunkt“ zum Weltmarktführer bei Biokraftstoffhefe aufzusteigen.
Ergebnisse: Der Datenwissenschaftler Michael Akerman erklärt, dass Novozymes mit den in JMP konsolidierten Unternehmensdaten-Workflows Produkte schneller, effektiver und mit höherer Qualität entwickeln kann. Darüber hinaus sagt er: „Der Einfluss von Novozymes als Unternehmen kann wachsen, weil wir effektivere Methoden nutzen, um die Zukunft der Biotechnologie zu gestalten.“
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Das in Dänemark ansässige Unternehmen Novozymes gilt als eines der innovativsten Biotechnologieunternehmen Europas und nutzt modernste Wissenschaft, um die Herausforderungen eines sich verändernden Planeten zu bewältigen. Die bahnbrechende Arbeit des Unternehmens in der Enzym- und Mikrobenentwicklung findet sich mittlerweile in allen Bereichen wieder, von biologisch abbaubaren Reinigungsmitteln bis hin zu pflanzlichen Fleischalternativen.
„Novozymes hat eine sehr enthusiastische Einstellung, wenn es darum geht, die Grenzen der Funktionsweise der Biotechnologie voranzutreiben“, sagt Michael Akerman, leitender Datenwissenschaftsingenieur, der die Abteilung Agriculture & Industrial Biosolutions des Unternehmens unterstützt. Obwohl Akerman, der über einen Hintergrund im Chemieingenieurwesen verfügt, seine Karriere bei Novozymes im Bereich Biokraftstoffexperimente begann, leitet er nun die statistische Implementierung als Teil eines globalen Fokus innerhalb der Forschung und Entwicklung für eine effektivere Datenstrategie.
„Ich möchte, dass die Wissenschaft stärker datengesteuert ist“, sagt er. „Ich denke, es gibt viele wissenschaftliche Erkenntnisse, die auf der Ebene des Bauchgefühls basieren, wobei sich ältere Methoden jeweils auf einen einzelnen Faktor konzentrieren – oder sogar auf Beobachtung und Intuition. Und das reicht angesichts der Komplexität der Welt, in der wir leben, einfach nicht aus.“
Jenseits der Grenzen des physikalischen Labors
Mit seinem Fokus auf Nachhaltigkeit ist Novozymes besser als die meisten anderen in der Lage, diese Komplexitäten und die Innovationen zu verstehen, die erforderlich sind, um sie im Dienste einer grüneren Zukunft zu überwinden. Dasselbe Ethos hat eine tiefgreifende Transformation der Analytik vorangetrieben, die darauf abzielt, die Wissenschaft durch modernste Datenpraktiken zu ergänzen. Akerman erklärt, dass die Führung erkannte, als das Unternehmen den Durchsatz in Kernbereichen wie Biokraftstoffen steigern wollte, dass die Wissenschaftler bereits an die Grenzen der physikalischen Laborspezifikationen stießen und daher einen neuen Ansatz benötigten, um den Wert ihrer Wissenschaft zu maximieren.
„Da die Welt immer komplexer wird und wir mehr Produkte auf den Markt bringen müssen, um mehr Bedürfnisse zu erfüllen und die Welt für die Menschen, die darin leben, zu verbessern, wird es immer schwieriger, Qualitätsstandards [diese Bedürfnisse zu erfüllen und gleichzeitig] aufrechtzuerhalten“, so Akerman erklärt.
„Jedem Wissenschaftsführer bei Novozymes liegt es wirklich am Herzen, die Wissenschaft gut zu machen. Fast alle von ihnen sind selbst ehemalige Wissenschaftler, und sie sind über die Wissenschaftsorganisation aufgestiegen. Sie wollen eine Weiterentwicklung dessen sehen, was es bedeutet, Wissenschaft zu betreiben.“ Für Novozymes begann diese Entwicklung damit, die Art und Weise, wie Wissenschaftler Daten nutzen, neu zu überdenken.
Eine transformative Art, über Wissenschaft nachzudenken
Akerman ist wie seine Sponsoren in der Führung von Novozymes fest davon überzeugt, dass statistische Ansätze das Potenzial haben, die wissenschaftliche Forschung zum Besseren zu verändern. Letztlich, so stellt er fest, bedeute bessere Wissenschaft nicht nur, Mehrwert für das Unternehmen, sondern auch für Menschen auf der ganzen Welt zu schaffen. Und die Gründe sind vielfältig:
- Statistiken verbessern die Qualität Ihrer Wissenschaft. „Für die Wissenschaft ist es von entscheidender Bedeutung, Fragen auf reale Weise beantworten zu können und die Vorurteile zu vermeiden, die bei [traditionellen] Experimenten so häufig vorkommen“, sagt Akerman.
- Statistiken können Kosten senken. „Es kostet viel, beim Produktdesign falsch zu liegen“, erklärt er. „Wenn Sie etwas herausbringen, von dem Ihre Wissenschaftler sagen, dass es definitiv funktionieren wird – und sich dann herausstellt, dass es in der realen Welt nicht funktioniert – ist das ein enormer Kostenfaktor für das Unternehmen.“
- Durch die statistische Befähigung können Wissenschaftler ihr Fachwissen auf höchstem Niveau nutzen. Biologische Systeme, sagt Akerman, seien aus analytischer Sicht sehr kompliziert. „Wir arbeiten in der Forschung und Entwicklung fast immer in einem Bereich, in dem wir nicht an die traditionellen Einschränkungen durch Optimierungsprobleme gebunden sind, die sich für Designs eignen, die sich leicht aus einem Lehrbuch entnehmen lassen.“
- Statistische Tools ermöglichen eine bessere Zusammenarbeit und fördern das Denken über den Tellerrand hinaus. „Wir haben viele unserer Labor-, Daten- und Wissensaustauschprozesse automatisiert, um die Daten so zu erfassen, dass sie leicht mit dem Rest des Teams geteilt werden können. „Sobald Wissenschaftler sich an eine Datenumgebung gewöhnt haben, werden sie nicht mehr in Silos arbeiten, denn jetzt kann die gesamte Gruppe zusammenarbeiten, um zu verstehen, was Daten bedeuten“, sagt er.
Letztendlich war klar, dass Novozymes intelligentere Methoden zur Durchführung von Experimenten benötigte – und ein effektiveres Tool, mit dem sich die Ergebnisse dieser Experimente analysieren und individualisieren sowie Erkenntnisse mit den Interessengruppen kommunizieren lassen. „Zu Beginn meiner Karriere saß ich mit meinen Kollegen zusammen, um bei der effektiven Gestaltung von Experimenten und bei der Durchführung effektiverer Analysen und Visualisierung zu helfen. Das gehört dazu, die Grenzen unserer Statistik und schließlich auch der Datenwissenschaft immer weiter voranzutreiben“, fügt Akerman hinzu.
„Heutzutage, da jeder Wissenschaftler seine eigenen Experimente und seinen eigenen Teil der wissenschaftlichen Welt besitzt, müssen wir die Statistik bei Novozymes wirklich demokratisieren. Wir haben keinen Statistiker, der darauf wartet, jedes Experiment zu analysieren. Vielmehr verlassen wir uns darauf, dass Wissenschaftler ihre eigene Arbeit analysieren.“
Demokratisierung der Statistik durch eine strategische Partnerschaft
Während sich viele Unternehmen zur Unterstützung von Wissenschaftlern auf ein zentrales Statistikteam stützen, erklärt Akerman, dass Novozymes einen anderen Ansatz gewählt habe und die statistische Unterstützung auf Unternehmensebene angegangen sei. Alle Wissenschaftler würden die notwendigen Werkzeuge und Schulungen erhalten, um statistische Methoden auf ihre Forschung anzuwenden.
„Es birgt ein großes Risiko, ein separates Statistikteam zu haben, dem die Daten zur Analyse übergeben werden und den Bericht dann einfach [an die Wissenschaftler] zurückgibt“, sagt er. „Domänenkenntnisse sind absolut unerlässlich.“ Durch den Ausbau der statistischen Kapazitäten der gesamten F&E-Organisation können Wissenschaftler Statistiken nutzen, um ihr eigenes biologisches Fachwissen zu erweitern und dabei letztendlich tiefere Produktkenntnisse zu erlangen.
Natürlich gehen mit der Demokratisierung der Statistik zwei große Herausforderungen einher. Zum einen müsste Novozymes den Wissenschaftlern Schulungen und Ressourcen zur Verfügung stellen, die es ihnen ermöglichen, statistische Ansätze korrekt durchzuführen. Zweitens müsste die Führung die Einführung von oben nach unten vorantreiben und Wissenschaftler überzeugen, die einer neuen Methodik möglicherweise noch skeptisch gegenüberstehen.
Der Schlüssel zur Bewältigung beider Herausforderungen war laut Akerman die Entscheidung von Novozymes, mit JMP® zusammenzuarbeiten. JMP, eine statistische Entdeckungssoftware und Branchenführer im Bereich Design of Experiments (DOE), bot Novozymes umfassende statistische Funktionen von der einfachen Datenvisualisierung bis hin zur erweiterten funktionalen Datenmodellierung – alles verpackt in einer benutzerfreundlichen Plattform, die ohne Code auf jedem Laptop ausgeführt werden konnte .
„JMP ist eines der wenigen Tools, von denen ich glaube, dass ich darauf vertrauen kann, dass jeder Wissenschaftler sie souverän für die Generierung wissenschaftlicher Erkenntnisse einsetzt. Jede Analyse verfügt über sinnvolle Standardeinstellungen, die gut erklärt werden und Ihnen sagen, was auf der Plattform vor sich geht“, sagt Akerman. „Die Visualisierungstools in JMP machen es natürlich sehr einfach, die Daten aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten, selbst wenn wir viele verschiedene Variablen haben. Ich habe noch nie erlebt, dass jemand zu JMP gekommen ist und Graph Builder nicht sofort geliebt hat … Und die gesamte Dokumentation ist für jede Analyse oder Visualisierung, die [Benutzer] möglicherweise durchführen möchten, leicht verfügbar.“
Akerman war mehr als nur eine Software: In JMP sah Akerman das Potenzial für eine Partnerschaft, die Novozymes dabei helfen könnte, die Einführung von Analysen in großem Maßstab voranzutreiben. Er sagt, JMP habe strategisch mit Novozymes zusammengearbeitet, um Bereiche zu bewerten, die für Verbesserungen in den Datenabläufen reif seien – und die Organisation mit Schulungen, Ressourcen und Zugang zu JMP-Experten zu unterstützen.
Da die Kultur bei Novozymes sehr gut mit der statistischen Befähigung übereinstimmt, begann die Organisation mit der Umsetzung mit der Weiterqualifizierung. „Alle unsere Wissenschaftler sind an Verbesserungen interessiert – sie wollen [ihre wissenschaftliche Arbeit] gut machen und ihre Methoden verbessern“, sagt Akerman. „Aber auch wenn alle mit den Füßen voransprangen, kamen sie von einem Ort, an dem das Bildungssystem nicht unbedingt den Schwerpunkt auf Statistik in dem Maße legt, wie ich es für Wissenschaftler gerne sehen würde.“
Glücklicherweise war JMP dank Ressourcen wie Statistical Thinking for Industrial Problem Solving (STIPS) – einem kostenlosen Online-Kurs von JMP – und dem Zugang zu einem aktiven Team von JMP-Fachexperten ein erstklassiger Partner, der die Einführung neuer Schulungen in großem Umfang unterstützte . Akerman sagt: „Die Herausforderung bei Novozymes bestand darin, Wissenschaftler auf den neuesten Stand der Statistik zu bringen und ihnen Zugang zu den Ressourcen zu verschaffen, die sie zum Erlernen dieser neuen Fähigkeiten benötigten. Deshalb halte ich STIPS für so effektiv.“ STIPS bietet einen wirklich guten Einstieg, um Ihre Fähigkeiten ganz konkret in Bezug auf das, was Sie tatsächlich tun, zu verbessern.“
Von Null zum Weltmarktführer
Bedeutende Siege steigerten die Nachfrage nach statistischer Ausbildung nur noch weiter und beschleunigten das Tempo, mit dem sich datengesteuerte Wissenschaft verbreitete. Unter diesen Erfolgen war der vielleicht dramatischste Erfolg der Biokraftstoffhefe. Als relativer Neuling auf dem Gebiet der enzymexprimierenden Hefen versuchte Novozymes, die statistische Transformation zu nutzen, um das Tempo der Forschung und Entwicklung zu beschleunigen.
In der Anfangsphase der Abteilung war Akermans Team aufgefordert worden, ein System zu entwickeln, das den reibungslosen Datenaustausch, die mühelose Kommunikation und die reibungslose laufende Arbeit ermöglichen würde. „Die Wissenschaftler haben viel Energie, Konzentration und Mühe darauf verwendet, mit meinem Team zusammenzuarbeiten, in JMP zu arbeiten und Datenpraktiken zu verstehen, um ihre Daten effektiver zu machen, als es sonst der Fall gewesen wäre“, erklärt er. Ein Hauptziel bestand darin, gesamte Daten-Workflows mit relativ wenig Skripting zu rationalisieren. Diese Automatisierung erhöhte nicht nur die Reproduzierbarkeit, sondern beschleunigte auch das Tempo des Experimentierens und machte den Aufwand kollaborativer.
Das resultierende System, MissionControl for Biofuel, verfügt über eine JMP-Tabelle, die Event-Handler verwendet, um Assay-Daten von der Stammkonstruktion und dem Design bis hin zu Tests in Anwendungsforschungslabors und Scale-up abzurufen. Diese Datenströme werden dann durch eine Kombination aus JMP- und Python-Skripten gesammelt und in einem Format bereitgestellt, das es Wissenschaftlern ermöglicht, die Daten unabhängig vom Komplexitätsgrad sehr einfach zu durchsuchen und abzufragen. Beispielsweise zeigen die dynamischen Schnittstellenpanels von MissionControl die genetische Abstammung, den gemessenen Genotyp, die Herstellbarkeitszusammenfassung und den Experimentverlauf an, sodass Wissenschaftler herkömmliche Datenzugriffsprobleme umgehen können. Laut Akerman bietet das System eine umfassende Benutzeroberfläche für die Datenexploration und den Aufbau von Ebenen des Produktverständnisses, die bisher nicht möglich waren.
„[MissionControl] hat die Art und Weise, wie Hefewissenschaft betrieben wird, bahnbrechend verändert – ein bahnbrechender Wandel in einer Reihe von bahnbrechenden Veränderungen –, der es unserem Team letztendlich ermöglicht hat, in nur wenigen Jahren vom Nullpunkt zum Weltmarktführer im Bereich Biokraftstoffhefe aufzusteigen“, so Akerman sagt.
Die Skalierung mit der JMP-Automatisierung bietet einen exponentiellen Mehrwert
Da Wissenschaftler individuell befugt sind, statistische Methoden anzuwenden – ergänzt durch ihren Zugriff auf standardisierte automatisierte Dashboards – hat sich Novozymes‘ Wette auf die Demokratisierung der Statistik um ein Vielfaches ausgezahlt. Schon ein kleiner Grad an Automatisierung, erklärt Akerman, war entscheidend für die Steigerung der Vorteile, die sich daraus ergeben, den Wissenschaftlern ein statistisches Werkzeug zur Verfügung zu stellen.
„Alle Leute, die Analysen durchführen, versuchen jetzt auch, immer schneller zu werden, sie zu automatisieren und zuvor durchgeführte Analysen wiederzuverwenden“, sagt er. „Deshalb konzentriert sich mein Team jetzt auf die Entwicklung von Werkzeugen, die Wissenschaftlern dabei helfen, effizienter und effektiver mit Daten zu arbeiten [durch Automatisierung].“ Er fügt hinzu, dass die JMP-Skriptsprache (JSL) es einfach macht, eine bestimmte Methodik zu verpacken und sie mehreren Wissenschaftlern zur Verfügung zu stellen, die dann dieselbe Methode entsprechend reproduzieren können. Reproduzierbarkeit, sagt er, schafft Vertrauen in die Genauigkeit experimenteller Ergebnisse.
Novozymes hat die Erstellung und gemeinsame Nutzung von JMP-Add-Ins durch die Entwicklung eines internen Tools zur Erleichterung der gemeinsamen Nutzung und Versionierung weiter gefördert. Benutzer können jetzt ein JSL-Skript von jeder Plattform in JMP speichern und es in das Intranet des Unternehmens hochladen, wo es innerhalb von Sekunden für Benutzer im gesamten Unternehmen verfügbar ist. Darüber hinaus wird es automatisch aktualisiert. (Weitere Informationen hierzu finden Sie in Akermans Vortrag zum Discovery Summit 2021. So einfach wie das Hochladen eines Fotos: Add-Ins automatisch erstellen, teilen und aktualisieren .)
Die Zukunft der Biotechnologie gestalten
Wenn man über diese und andere Erfolge nachdenkt, ist Akerman offensichtlich von der Aussicht auf bedeutende Innovationen nicht nur in der Wissenschaft von Novozymes, sondern im breiteren wissenschaftlichen Prozess begeistert. „Es reizt mich, das Leben wesentlich verbessern zu können, sowohl im Sinne meiner wissenschaftlich tätigen Kollegen – indem sie ihre Wissenschaft effektiver und einfacher umsetzen – als auch im Hinblick darauf, dass sie einen größeren Einfluss auf die Welt haben, indem sie dafür sorgen, dass ihre Daten über die Zeit hinweg Resonanz finden.“ auf eine sinnvollere Weise, die über nur ein einziges Experiment hinausgeht“, sagt er.
„Ob wir an Enzymen oder mikrobiellen Produkten arbeiten: Wenn wir Dinge schneller, effektiver und mit höherer Qualität herstellen können, steigert das die Wirkung. [Mit Unternehmensanalysen] kann der Einfluss von Novozymes als Unternehmen wachsen, weil wir effektivere Methoden nutzen, um die Zukunft der Biotechnologie zu gestalten.“
